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作者ID ：fpga和matlab
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擅长技术：
1.无线基带,无线图传,编解码
2.机器视觉,图像处理,三维重建
3.人工智能,深度学习
4.智能控制,智能优化
5.其他
一、理论基础
1.1数据分析
1) unit number
2) time, in cycles
3) operational setting 1
4) operational setting 2
5) operational setting 3
6) sensor measurement 1
7) sensor measurement 2
...
26) sensor measurement 26
数据第一列是机器的编号，第二列是每个机器的运行的时间序列标号，3~5是对应的设置，6~最后一列是传感器的测量值。
数据举例：
1 1 -0.0007 -0.0004 100.0 518.67 641.82 1589.70 1400.60 14.62 21.61 554.36 2388.06 9046.19 1.30 47.47 521.66 2388.02 8138.62 8.4195 0.03 392 2388 100.00 39.06 23.4190
1 2 0.0019 -0.0003 100.0 518.67 642.15 1591.82 1403.14 14.62 21.61 553.75 2388.04 9044.07 1.30 47.49 522.28 2388.07 8131.49 8.4318 0.03 392 2388 100.00 39.00 23.4236
1 3 -0.0043 0.0003 100.0 518.67 642.35 1587.99 1404.20 14.62 21.61 554.26 2388.08 9052.94 1.30 47.27 522.42 2388.03 8133.23 8.4178 0.03 390 2388 100.00 38.95 23.3442
1 4 0.0007 0.0000 100.0 518.67 642.35 1582.79 1401.87 14.62 21.61 554.45 2388.11 9049.48 1.30 47.13 522.86 2388.08 8133.83 8.3682 0.03 392 2388 100.00 38.88 23.3739
1 5 -0.0019 -0.0002 100.0 518.67 642.37 1582.85 1406.22 14.62 21.61 554.00 2388.06 9055.15 1.30 47.28 522.19 2388.04 8133.80 8.4294 0.03 393 2388 100.00 38.90 23.4044
1 6 -0.0043 -0.0001 100.0 518.67 642.10 1584.47 1398.37 14.62 21.61 554.67 2388.02 9049.68 1.30 47.16 521.68 2388.03 8132.85 8.4108 0.03 391 2388 100.00 38.98 23.3669
1 7 0.0010 0.0001 100.0 518.67 642.48 1592.32 1397.77 14.62 21.61 554.34 2388.02 9059.13 1.30 47.36 522.32 2388.03 8132.32 8.3974 0.03 392 2388 100.00 39.10 23.3774
1 8 -0.0034 0.0003 100.0 518.67 642.56 1582.96 1400.97 14.62 21.61 553.85 2388.00 9040.80 1.30 47.24 522.47 2388.03 8131.07 8.4076 0.03 391 2388 100.00 38.97 23.3106
1 9 0.0008 0.0001 100.0 518.67 642.12 1590.98 1394.80 14.62 21.61 553.69 2388.05 9046.46 1.30 47.29 521.79 2388.05 8125.69 8.3728 0.03 392 2388 100.00 39.05 23.4066
1 10 -0.0033 0.0001 100.0 518.67 641.71 1591.24 1400.46 14.62 21.61 553.59 2388.05 9051.70 1.30 47.03 521.79 2388.06 8129.38 8.4286 0.03 393 2388 100.00 38.95 23.4694
1.2特征提取
这里，数据的维度较高，不直接使用数据进行训练，需要从数据矩阵中提取有效的特征数据作为训练特征数据。使用PCA降维算法。这个算法比较常用，主要是将高维的矩阵数据转换为低维度的特征数据。
1.3GRNN
GRNN建立在非参数核回归基础上，以样本数据为后验条件，通过执行诸如Parzen非参数估计，从观测样本里求得自变量和因变量之间的联结概率密度函数之后，直接计算出因变量对自变量的回归值。GRNN不需要设定模型的形式，但是其隐回归单元的核函数中有光滑因子，它们的取值对网络有很大影响，需优化取值。
GRNN论具有良好的函数逼近性能，而且因为其网络训练更为方便，因此，GRNN在信号过程、结构分析、控制决策系统、金融领域、生物工程领域等各个科学和工程领域得到了广泛的应用。
GRNN通常被用来进行函数逼近。它具有一个径向基隐含层和一个特殊的线性层。第一层和第二层的神经元数目都与输入的样本向量对的数目相等。GRNN结构如图所示，整个网络包括四层神经元：输入层、模式层、求和层与输出层。
输入层的神经元数目与学习样本中输入向量的维数m相等，每个神经元都是一个简单的分布单元，这些神经元直接将输入变量传递到隐含层中。
二、核心程序
clc;
clear;
close all;
warning off;
addpath 'func\'
%%
%Step1
STR = 1;
Name_Test = ['data\00',num2str(STR),'\','test_FD00',num2str(STR),'.txt'];
Name_RUL = ['data\00',num2str(STR),'\','RUL_FD00',num2str(STR),'.txt'];
%读取数据
Data_Test = load(Name_Test);
Data_RUL = load(Name_RUL);
%%
%Step2
%计算每个机器的时间
%得到机器编号
Mach_No = unique(Data_Test(:,1));
ind = 0;
for i = Mach_No(1):Mach_No(end)
ind = ind+1;
Index = find(Data_Test(:,1) == i);
%平滑预处理
used = [7,8,9,12,13,14,16,17,18];
tmps = Data_Test(Index,used);
[R,C] = size(tmps);
dout = zeros(R,C);
for mm = 1:C
dout(:,mm) = [func_smooth(tmps(:,mm),32)]';
end
Mach_Info{ind} = dout;
end
%%
%Step3
%特征提取
P = [];
for i = 1:length(Mach_No)
tmps = Mach_Info{i};
Y = func_pca(tmps',1);
Y = Y';
for j = 1:length(Y)
P = [P;Mach_Info{i}(j,1:6),Y(j,:)];
end
end
%%
%Step4
%使用神经网络进行训练
load train_net.mat
y = sim(net,P');
%计算预测得到的剩余寿命
for i = 1:length(Mach_No)
if i == 1
L1 = 1;
L2 = length(Mach_Info{i});
else
L1 = L2+1;
L2 = L1+length(Mach_Info{i})-1;
end
L = L2 - L1+1;
RULs(i) = abs(round((sum(y(L1:L2))-(1+L)*L/2)/L));
end
figure;
plot(RULs,'b-o');
hold on
plot(Data_RUL,'r-o');
legend('预测结果','真实结果');
disp('误差为：');
mean(abs(RULs'-Data_RUL))
三、仿真测试结果
A05-21